Otimização de Sistemas Mecânicos

Código:

M.EM005

Sigla:

OSM

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Métodos Computacionais

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Secção de Matemática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Mecânica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M.EM	112	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	39	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

O objetivo da unidade curricular é ministrar aos estudantes conhecimentos sobre a Teoria da Otimização em geral e sobre o projeto otimizado de sistemas mecânicos em particular.

No fim do período letivo os estudantes devem ser capazes de:

1 - Formular problemas de otimização;

2 - Escolher as técnicas de otimização apropriadas para resolver problemas em engenharia mecânica;

3 – Formular e desenvolver modelos de otimização seguindo metodologias apropriadas visando o projeto ótimo de sistemas mecânicos;

4 – Implementar modelos de otimização e analisar criteriosamente os resultados obtidos.

5 - Proceder à validação dos modelos desenvolvidos.

Resultados de aprendizagem e competências

A metodologia de ensino adotada baseia-se no estabelecimento de uma relação entre os diferentes temas tratados de forma a facilitar a assimilação das matérias. A consulta de bibliografia e o estudo de artigos da especialidade é encorajada tendo como objetivo a definição de modelos de otimização para a resolução de problemas ou trabalhos de síntese que envolvam consulta bibliográfica.

Horas totais previstas (aulas): 39h

Pesquisa bibliográfica: 13h

Resolução de problemas de otimização:16h

Definição e implementação de modelos de otimização c/ programação: 42h

Preparação para exames: 52h

Competências Computacionais:

Capacidade para desenvolver modelos computacionais de projeto ótimo, incluindo a sua implementação e validação.

Competências Experimentais:

Não aplicável

Competências Transversais:

Conhecimentos de algoritmia e de linguagens de programação

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos de unidades curriculares da licenciatura em Engenharia Mecânica.

Programa

1.Otimização: função objetivo, variáveis de projeto, restrições geométricas, comportamentais e tecnológicas. Formulação do problema. Condições de otimalidade. Modelos de otimização.

2.Programação matemática e critérios de otimalidade. Sensibilidades. Métodos da penalidade e do Lagrangeano.

3.Pesquisa evolucionária: paradigmas e componentes dos algoritmos bio-inspirados. Algoritmo Genético: codificação, operadores, elitismo e diversidade. Algoritmos Meméticos: evolução genética e aprendizagem.

4.Introdução à otimização baseada em inteligência de enxame.

5.Otimização multiobjectivo: frente de Pareto, transformação, dominância e pesquisa evolucionária.

6.Otimização multidisciplinar de grandes sistemas. Redes neuronais.

7.Aplicações: cascas/placas, topologia, compósitos, seleção de materiais, estruturas aeronáuticas, comportamento de veículos, identificação de propriedades, biomecânica, fluídos e energia. Uso de programas (Visual Studio, MATLAB) e de novos modelos com análise e otimização.

Bibliografia Obrigatória

Carlos Alberto da Conceição António; Otimização de sistemas em engenharia. ISBN: 978-989-901-734-4 (Edição: Quântica Editora - Conteúdos Especializados, Lda; www.engebook.pt)
Carlos Alberto da Conceição António; Optimization of mechanical systems - fundamentals and algorithms. ISBN: 978-989-53416-0-3 (Edição: Efeitos Gráficos)
Carlos Alberto da Conceição António; Optimization of mechanical systems - optimal design applications. ISBN: 978-989-53004-8-8 (Edição: Efeitos Gráficos)

Bibliografia Complementar

Gonçalo das Neves Carneiro; A quick guide to numerical computation with MATLAB, Efeitos Gráficos, 2021. ISBN: 978-989-53004-9-5
Garret N. Vanderplaats; Numerical optimization techniques for engineering design with applications. ISBN: 0-07-066964-3
David E. Goldberg; Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. ISBN: 0-201-15767-5
Kalyanmoy Deb; Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. ISBN: 978-0-470-74361-4

Observações Bibliográficas

"Otimização de Sistemas em Engenharia - Fundamentos e algoritmos para o projeto ótimo" também disponível em formato e-book, ISBN e-book: 978-989-901-735-1

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

O objetivo essencial desta unidade curricular é proporcionar os conhecimentos fundamentais de Teoria da Otimização, as suas metodologias e a integração das ferramentas de simulação e otimização necessários para análise e o projeto ótimo de sistemas mecânicos. Preparar o estudante  na aplicação de modelos computacionais, nomeadamente de elementos finitos e otimização, na análise e no projeto ótimo de sistemas mecânicos.

Assim os conteúdos programáticos definidos em 1, são consentâneos com o objetivo mencionado em 1. Os conteúdos programáticos descritos nos pontos 2, 3, 4, 5 e 6 permitem atingir os objetivos preconizados em 2 e 3.

Finalmente os conteúdos programáticos definidos em 7 permitem alcançar os objetivos estabelecidos em 4 e 5.

A unidade curricular funciona no regime de uma aula teórico-prática (TP) por semana com uma duração de 2h e 1 aula de ensino prático e laboratorial de 1 hora. Esta tipologia de aulas permite que o docente se dedique na parte inicial à exposição de matéria teórica, logo seguida de exemplos práticos de aplicação resolvidos pelo docente. Subsequentemente, será proposto aos estudantes a formulação, desenvolvimento e a implementação de módulos usando uma linguagem de programação adequada que abordem a temática subjacente ao conteúdo teórico ministrado.

Os estudantes são convidados a desenvolver, implementar e validar dois trabalhos práticos de otimização de sistemas mecânicos através de aplicações em ambiente de software comercial ou em linguagem de programação adequada de sua escolha. Um dos trabalhos envolverá técnicas clássicas de otimização e no segundo trabalho será usado um método de otimização bio-inspirado. Estimula-se a comparação de resultados obtidos com duas ou mais técnicas de otimização diferentes. Os estudantes submetem dois relatórios (ou um relatório com duas partes) sobre os modelos desenvolvidos, implementados e validados.

Esta tipologia de aulas apresenta a vantagem da inexistência de hiatos entre a apresentação dos conceitos teóricos e a sua aplicação na resolução de problemas práticos.

O atendimento aos estudantes por parte dos docentes existe ao longo de todo o semestre em horário pré-estabelecido. Nas épocas de testes os docentes disponibilizam nos dias antecedentes períodos de atendimento mais prolongados.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Participação presencial	5,00
Teste	50,00
Trabalho laboratorial	5,00
Trabalho prático ou de projeto	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	52,00
Frequência das aulas	39,00
Trabalho laboratorial	42,00
Trabalho de campo	13,00
Trabalho de investigação	16,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Condições de frequência: (1) Assiduidade pelas regras de avaliação da FEUP;(2) Entrega de pelo menos um dos trabalhos práticos ou de projeto (40%).

Fórmula de cálculo da classificação final

Fórmula de avaliação:

(1) Uma prova de avaliação de conhecimentos;

(2) 2 trabalhos práticos de pesquisa, definição e implementação de modelos de otimização c/ relatórios. Um dos trabalhos prático será na área dos métodos clássicos de otimização e o outro na área dos métodos de pesquisa evolucionária/intelligência de grupo.

Classificação final = média ponderada de (1) 60% e de (2) 40%.

Melhoria de classificação

Por exame global sobre o conteúdo programático.